Урок 08. Работа со звуком, видео и интеграция мультимодальных моделей

📁 Блок: Мультимодальность/RAG/Fine-tuning ⏱️ Время изучения: ~80 мин 🎯 Сложность: Средняя
#multimodal #audio #video #llm

⚡ Кратко: звук, видео и мультимодальные пайплайны

В уроке 08 мы расширяем мультимодальность: после изображений добавляем аудио, видео и цепочки, где несколько моделей работают последовательно.

  • Whisper превращает речь из аудио или видео в текст: это Speech-to-Text.
  • Видео сложнее изображения: это кадры + время + часто звук и субтитры.
  • Типовые задачи видео: классификация, детекция и трекинг объектов, распознавание действий, сегментация, генерация.
  • Интеграция моделей строится как pipeline: аудио → текст → LLM/генерация → анализ результата.
  • LangChain полезен как слой оркестрации, но сами мультимодальные модели остаются внешними инструментами/API.
# transcribe.py — локальный Whisper
import whisper

model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("lecture.wav", language="ru")
print(result["text"])

📖 О чём этот урок

На уроке 07 мы работали с парой текст + изображение: CLIP сравнивал описание с картинкой, Stable Diffusion генерировал изображение по промпту. Теперь добавляем ещё две важные модальности: звук и видео.

Идея урока. В реальном AI-приложении редко хватает одной модели. Голосовой запрос нужно распознать, текст понять, результат сгенерировать, а затем проверить или объяснить. Поэтому главный навык урока — строить простую, понятную цепочку из нескольких моделей.

Что изучим

  • Что делает Whisper и как устроена задача Speech-to-Text
  • Как подготовить аудио: форматы, ffmpeg, микрофон, язык, шум
  • Какие AI-задачи возникают в видео и почему видео дороже обрабатывать
  • Как объединять Whisper, text-to-image и CLIP в мультимодальный pipeline
  • Где помогает LangChain: Runnable/цепочки, явные шаги, логирование и повторное использование
  • Какие ошибки чаще всего ломают аудио/видео-пайплайны

📚 Что повторить перед изучением

  • ← Урок 07: CLIP и Stable Diffusion
  • Урок 04: векторы, сходство и интерпретация similarity score
  • Урок 03: .env, API-ключи, обработка ошибок
  • Python: функции, аргументы командной строки, файлы, временные файлы, исключения
  • Желательно установленный ffmpeg для работы Whisper с аудио/видео

🎯 Что изучать дальше